メニュー私たちのチームは最近、Luminary社と協力し、両社の製品を統合したプロトタイプを開発する機会を得ました。Luminary社は、航空宇宙、自動車、防衛など、さまざまな業界向けに物理AIモデルを開発しており、CFDシミュレーションの実行や設計評価にかかる時間を短縮しています。これらの代替モデルにより、エンジニアは以下のことが可能になります：
- より多くの設計案を検討する
- トレードオフを早い段階で検討する
- 設計を確定する前にリスクを評価する
- シミュレーション結果が出るまでの待ち時間を短縮する
しかし、CFDランタイムのボトルネックを解消すると、新たな課題が生じます。それは、エンジニアが分析すべき結果の量が大幅に増えるということです。Physics AIにより、より短時間でより多くの設計評価が可能になる一方で、後処理への需要も高まっています。Tecplot 360は、可視化およびデータ比較ツールを提供することで、追加の設計案の評価や、有意義な差異の特定を容易にし、この課題の解決を支援します。
Tecplot 360 がLuminaryのSHIFT-Wingモデルとどのように連携し、モデル予測結果を生成・比較するのかをご覧ください。
Tecplot 360 での推論の実行
上記のデモでは、LuminaryのSHIFT-Wingサロゲートモデルを Tecplot 360に統合しました。
このワークフローにより、ユーザーは以下の操作を行うことができます：
- 翼の形状を定義するパラメータを調整してください。
- 「ジオメトリを読み込む」ボタンを使用して、ジオメトリを読み込んでください。
- 希望のマッハ数を選択してください。
- 「推論」をクリックして、ジオメトリとパラメータをモデルに送信します。
- Tecplot 360 で、予測された表面量を可視化します。
Tecplotは、ジオメトリと選択されたパラメータをLuminary社のSHIFT-Wingモデルに送信し、同モデルは圧力や温度などの表面量を予測します。
これにより、ユーザーは従来のCFDワークフローに比べてごくわずかな時間で、複数の設計案を評価することが可能になります。
類似した形状に対するデータ差分処理の実施
このワークフローの最後のコンポーネントでは、Tecplot 360のカスタムアドオンを使用して、類似した形状間のスカラー値の差異を可視化します。 k-dツリーを活用して、別の形状上の最も近い対応ノードを特定し、2つのデータセット間の差異を算出します。これにより、設計候補を比較し、有意な変化が生じている領域を迅速に特定するための実用的な手法が提供されます。
物理AIによるエンジニアリング意思決定の迅速化
このプロトタイプは、Physics AIのワークフローをTecplot 360に直接統合できることを実証しており、エンジニアがモデルによる予測結果を評価・比較するための実用的な手段を提供します。Physics AIの機能がさらに進化していくにつれ、CFDの後処理や解析におけるさらなる応用可能性を探求していくことを楽しみにしています。ご質問がある場合や、同様の統合にご興味をお持ちの方は、support@tecplot.com までお問い合わせください。